GEKI.AI
AMD Instinct MI350P

AI Factory auf AMD MI350P.

Die AMD Instinct MI350P mit 144 GB HBM3e ist AMDs neueste Inferenz-GPU - starkes Preis-Leistungs-Verhältnis, voll gemanagt von GEKI mit SLAs im passenden Rechenzentrum.

144 bis 1.152 GB VRAM
Kosteneffizient für Mid-Tier-Modelle
Voll gemanagt

Unverbindlich · Antwort innerhalb von 1–2 Werktagen

AMD Instinct MI350P PCIe

AMD Instinct MI350P, betrieben von GEKI.

Warum diese Karte

Warum wir bei GEKI auf die AMD Instinct MI350P setzen.

Neueste AMD-Generation, 144 GB HBM3e, ausgelegt auf Inferenz. Damit ist die MI350P eine sehr wirtschaftliche Basis für offene Modelle.

Die vollständigen technischen Daten: AMD Instinct MI350P →

  • Starkes Preis-Leistungs-Verhältnis

    Viel HBM3e-Speicher und hohe Bandbreite - für Inferenz-Workloads oft die wirtschaftlichere Wahl.

  • Neueste AMD-Generation

    MI350-Serie mit 144 GB HBM3e, ausgelegt auf KI-Inferenz.

  • Souverän & offen

    Offene Modelle in der EU betreiben, unter Ihrer Kontrolle und ohne Hyperscaler-Lock-in.

  • Komplett gemanagt

    GEKI plant, liefert und betreibt mit SLAs. Sie brauchen kein eigenes GPU-Team.

Verschiedene Konfigurationen

Ihre GEKI AI Factory auf AMD MI350P.

Voll gemanagte AI Factories in verschiedenen Konfigurationen, passend zu Ihren Modellen.

2× MI350P

288 GB VRAM gesamt

Kompakter Einstieg in die eigene, souveräne AI Factory. Passt z. B. für DeepSeek V4 Flash, Qwen 3.6 oder Gemma 4 bei hoher Nutzerzahl.

8× MI350P

1.152 GB VRAM gesamt (≈ 1,1 TB)

Mehr Kapazität für große Modelle und viele parallele Nutzer. Passt z. B. für GLM 5.2 oder aktuelle Modelle mit rund 1 Billion Parametern.

Geeignet für Unternehmen und SaaS-Anbieter, die offene Modelle souverän betreiben wollen. Kontakt aufnehmen →

Wofür sich das eignet

Gemacht für die KI-Aufgaben im Unternehmen.

Offene Modelle auf Ihrer eigenen Factory decken einen Großteil der Unternehmens-Aufgaben ab.

Gut geeignet für

  • Interner Firmen-Chat und Wissens-Assistent
  • Support: Tickets vorsortieren und Antwortentwürfe
  • Dokumentenverarbeitung
  • Agenten für wiederkehrende Abläufe
  • Inferenz-Endpunkte für Ihr SaaS-Produkt

Weniger geeignet für

  • Forschung an der absoluten Leistungsspitze
  • Training sehr großer Foundation Models
So läuft es ab

Vom Use Case zur laufenden Factory.

  1. 1

    Use-Case-Gespräch mit Matthias

    Ehrliche Einschätzung, welche Konfiguration passt - oder was stattdessen.

  2. 2

    Konfiguration & Managed Pricing

    Klares Angebot plus Betrieb als Managed Pricing.

  3. 3

    Betrieb durch GEKI

    GEKI betreibt mit SLAs im passenden Rechenzentrum und unterstützt Ihre Workloads und Agents.

Nächster Schritt

Passt das zu Ihrem Workload?

Kurzes Gespräch mit Matthias — ehrliche Einschätzung zu Konfiguration und Betriebsmodell.